Поиск адаптации генеративных нейросетей для решения клиентских и внутренних задач стал одним из главных драйверов инноваций в крупных финтех-компаниях. В Альфа-Банке в результате эксперимента появилась платформа AlfaGen, которая повысила продуктивность сотрудников. Как она работает?
На что способны нейросети
В 2023 году сотрудники департамента системной поддержки Альфа-Банка опросили пользователей, чтобы выявить наиболее распространенные проблемы, с которыми они сталкиваются. С помощью ИИ удалось быстро обработать тысячи полученных ответов. Стало очевидно, что это один из тех случаев, когда генеративные нейросети гораздо эффективнее человека, если им четко сформулировать задание. «Когда ты о чем-то спрашиваешь искусственный интеллект — допустим, как подключить программную библиотеку или как написать какую-то часть кода, — он не понимает контекста рабочей области. То есть ИИ не знает, какие технологии существуют в банке, что можно или что нельзя использовать. Поэтому ему нужно все это обозначить в виде промпта — преднастройки искусственного интеллекта в простом текстовом виде, которая обозначает границы работы», — рассказывает Святослав Соловьев, директор по ИИ в IТ Альфа-Банка.
Чтобы лучше понять возможности нейросетей, в Альфа-Банке собрали инициативную группу из технических специалистов. В свободное от работы время они стали работать с популярными чат-ботами, чтобы выявить задачи для разработки, которые ИИ мог бы решить эффективнее. После этого участники группы написали промпты и дали их протестировать рядовым программистам. Их отзывы оказались очень положительными: некоторые задачи, на выполнение которых раньше требовалось около двух дней, после внедрения ИИ можно было сделать за пару часов. Стало понятно, что как минимум в IT-сфере этот метод работает и позволяет повышать продуктивность. Но для его дальнейшего развития требовалось создание полноценной платформы генеративного искусственного интеллекта. Так в начале 2024 года появилась платформа AlfaGen.
Легкая адаптация
Для большей гибкости и грамотного распределения ресурсов в Альфа-Банке решили, что AlfaGen будет независимой от конкретной ИИ-модели. Этот подход позволил быстро экспериментировать с новыми разработками, а также сравнивать эффективность разных моделей. На то, чтобы подключить совершенно новую модель, только что появившуюся на рынке, уходит меньше недели. Кроме того, к AlfaGen можно подключать классические модели, которыми занимается Центр продвинутой аналитики Альфа-Банка, поскольку системы машинного обучения по-прежнему могут лучше справляться с определенным типом задач.
На данный момент на платформе AlfaGen реализовано три ключевых инструмента. Первый — ассистент разработчика, который представляет собой веб-интерфейс в виде чата для IT-специалистов. В нем сотрудники могут вести диалог с искусственным интеллектом в свободном формате или с использованием заранее прописанных промптов, созданных под определенные компетенции: Java, JavaScript, .NET, Android, системная аналитика, тестирование. Сейчас этот инструмент используют около 3000 сотрудников банка. Второй инструмент — IDE-плагин, интегрированный с наиболее популярными средами разработки, такими как IntelliJ IDEA и VS Code. Плагин анализирует код и позволяет получить комментарии или рекомендации по его улучшению. Кроме того, в нем есть функция автозаполнения и возможность помочь с переводом кода с одного языка программирования на другой. Третье направление — ИИ-агенты, виртуальные сотрудники на основе искусственного интеллекта. Они автономно разрабатывают план решения задач, исполняют его и возвращаются с результатом «под ключ». Агенты также взаимодействуют друг с другом, объединяясь в виртуальные команды и подразделения. На данный момент в банке пилотируют агентов по автотестированию и системной аналитике.
Статистика Альфа-Банка показывает, что платформа пользуется большим спросом среди менее опытных сотрудников, которые находятся в начале карьерного пути и нуждаются в советах или подсказках. Но и те, кто занимает senior-позиции, используют AlfaGen для особо сложных кейсов. «На самом деле прямо сейчас уже сложно представить работу Альфа-Банка без этой платформы. Очень много людей ее используют на регулярной основе, особенно в нашем мобильном банке и фронт-системах. И те команды, для которых AlfaGen стала привычным инструментом, вырываются вперед как по скорости, так и по качеству», — рассказывает Святослав Соловьев.
Доступность для всех
В планах Альфа-Банка активное распространение AlfaGen за пределами сферы программирования. До конца первого полугодия 2025 года платформа будет масштабирована, чтобы охватить более 15 000 сотрудников банка. Ожидается, что уже в конце первого квартала этого года сотрудники смогут составить инструкцию с учетом специфики своей работы и типовых задач на специальном «маркетплейсе промптов». За наиболее удачные промпты будет возможно голосовать, чтобы выделять самые полезные из них. Такой подход позволит лучше адаптировать систему под конкретные нужды разных департаментов и определить рутинные задачи, выполнение которых можно упростить и ускорить.
Еще одна важная цель — интеграция технологии Retrieval-augmented generation, которая позволит обогащать уже имеющиеся знания больших языковых моделей за счет дополнительной специфической информации, например, той, которая содержится во внутренних базах знаний Альфа-Банка. Это повысит точность ответов искусственного интеллекта и сделает их более релевантными.
В перспективе разработчики рассчитывают, что AlfaGen превратится в продукт, адаптированный в том числе для простых задач. Это будет понятный пользовательский интерфейс, где каждый желающий сможет легко отредактировать документ, собрать аналитический отчет или просто сгенерировать картинку. Помимо этого, в планы разработчиков входит активное внедрение ИИ-агентов, нового типа программного обеспечения, которое позволяет полностью автоматизировать определенные задачи и выполнять их без участия человека.
Источник: www.forbes.ru
